2025数据与AI雷达：掌握数据与应对挑战的关键报告发布

在当今快速发展的数字经济时代，数据和人工智能（AI）已成为推动企业创新和变革的核心动力。近日，由Wavestone发布的《2025数据与人工智能雷达：10大挑战 掌握您的数据 2025年的AI转型》报告正式面世，为首席数据官及其团队在即将到来的2024-2025年中所面临的挑战和机遇提供了洞见和指导。报告详细探讨了数据治理、人工智能发展、人才管理等多个关键领域，帮助企业更好地应对技术转型所带来的复杂性。

1. 人工智能推动运营模式的重构

报告指出，人工智能的飞速发展正在促使企业重新审视其运营模式。在这一过程中，企业需要通过工业化的方式来有效地应用以应对组织内部角色和职责的变更、交付实践的调整等挑战。MLOps（机器学习运维）被提炼为一项关键策略，旨在提升模型的生产管理能力，从而保证人工智能技术能够顺利落地并为业务增值。

2. 生成式AI的管理与取舍

当今，生成式AI技术正在快速进化，给企业带来了前所未有的机会。根据报告所述，许多企业的相关项目仍停留在试点阶段，未能实现全面推广。因此，企业需要制定明确的管理规则，合理规划试点组合，并采用稳健的技术策略，以确保生成式AI的有效应用。

3. 人工智能治理的必要性

随着人工智能技术的逐渐普及，人工智能治理的重要性愈发显现。企业必须在集中控制与地方创新之间找到平衡，建立可信赖的人工智能体系，以符合《人工智能法案》等相关法规。同时，治理框架的建立也有助于增强公众的信任，从而提升企业的品牌形象和市场竞争力。

4. 数据治理的协同与民主化

在数据治理方面，联邦化组织成为一种有效的管理模式，能够统一数据相关角色、标准和实践，为各种数据驱动决策提供支撑。数据产品、数据网格、自动服务和公民数据科学等概念的兴起，进一步推动了数据的民主化，使得更广泛的利益相关者能够参与到数据的使用和分析中，从而提升整体数据价值。

5. 数据叙事与战略价值的提炼

报告中强调，数据叙事能力的强化是提升团队提取数据战略价值的重要手段。通过有效地讲述数据背后的故事，企业能够更好地传达数据所反映的洞察，从而推动决策和行动，同时提高团队的协作效率。

6. 数据质量与可观测性的结合

随着数据应用范围的不断扩展，数据质量与可观测性的结合变得至关重要。企业需制定系统化的措施来评估和提高数据的质量，尤其是在非结构化数据治理方面，必须解决新出现的挑战。数据价值的测量必须进行系统化，以保证决策的科学性与有效性。

7. 人才短缺的应对策略

面对数据与人工智能领域日益加剧的人才短缺问题，企业需采取多项措施吸引并留住优秀人才。这不仅包括提供具有竞争力的薪酬待遇，还需要通过职业发展、灵活的工作安排等方式来提升员工的工作满意度。同时，企业应前瞻性地管理就业与技能，以应对人工智能的普及对传统职位带来的潜在影响。

8. ：勇于迎接挑战，抓住机遇

《2025数据与人工智能雷达：10大挑战 掌握您的数据 2025年的AI转型》报告为企业在快速变化的环境中提供了实用的指导和深刻的见解。面对未来，企业应当勇于迎接挑战，积极拥抱数据与人工智能带来的机遇。从完善治理框架到强化数据价值，从推进人才战略到创新运营模式，只有不断适应变化并提升自身能力，企业才能在竞争激烈的市场中立于不败之地。

未来属于数据驱动、智能化的企业，愿我们都能在这条创新之路上把握方向，驶向成功的彼岸。